XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基础知识
物联网和Python编程的基础知识DSE（...
实践（要执行的五个）：1。使用Raspberry Pi到接口LED/蜂鸣器，并在每2秒钟后编写一个程序以打开LED 1秒。2。使用Raspberry Pi到接口按钮/数字传感器（IR/LDR），并在按下按钮或传感器检测时编写一个程序以打开LED。3。使用Raspberry Pi到接口DHT11传感器，并编写一个程序以打印温度和湿度读数。4。使用Raspberry Pi接口蓝牙，然后使用蓝牙编写一个程序将传感器数据发送到智能手机。5。使用Raspberry Pi接口蓝牙，并在使用蓝牙从智能手机接收“ 1”/“ 0”时编写一个程序以打开/关闭LED。6。在Raspberry Pi上编写一个程序，以将温度数据发布到MQTT代理。7。在Raspberry Pi上编写一个程序，以订阅MQTT经纪人以获取温度数据并打印
对培训师进行 Kobo 数据收集工具基础知识和应用方面的培训
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401(k) 计划基础知识及其他信息
1 日历年末年满 50 岁的个人有资格获得最高 7,500 美元的年度补缴供款。年度延期和年度增加限额将分别增加到 30.5 万美元和 76.5 万美元。2 增强供款和公司匹配可能有资格进行计划内 Roth 转换 注意：IRS 年度供款限额适用于员工从所有雇主那里获得的 401(k) 和类似计划的工资供款总额
生成AI讲师的基本原理：Agha Ali Raza博士生成AI课程的基础知识提供了对AI最新C
生成AI讲师的基本原理：Agha Ali Raza博士生成AI课程的基础知识提供了对AI在各个行业中最新能力的深入探索。参与者将在生成AI，及时的工程和AI驱动的数据分析中使用文本和图像方面获得专业知识，从而使他们能够将这些强大的工具集成到其专业实践中。加入我们，发现生成AI的潜力，并学习如何为您的特定行业需求量身定制创新的解决方案。受众：属于营销，媒体和创意产业，律师和政策制定者，医生和医疗保健专业人员，金融，银行业，商业战略家和企业主，数据科学家和分析师，产品经理，人力资源经理，通讯专家，作者，作者，艺术家，技术以及教师，教师，教师研究与学院的专业人员。在研讨会结束时，您将能够：1。了解AI，生成AI和关键术语的基础。2。主提示工程，多语言和多模式提示技术。3。理解语言模型和大型语言模型（LLM）的工作方式。4。使用AI工具学习高级数据分析和可视化。5。图像生成（图像的文本）和图像分析（自动描述图像）使用AI。6。通过练习学习检索增强产生（RAG）。7。创建自己的自定义GPT模型。8。9。您还可以应用上述内容：1。2。了解AI集成的局限性和风险以及安全护栏的重要性。学习将公司转变为支持AI的组织的实用步骤。将AI工具集成到专业工作流程中，以提高效率。开发针对特定行业用例量身定制的自定义AI机器人。3。使用AI创建创新的艺术品，演示和创意内容。4。将聊天机器人部署为个人助理，创意伴侣和研究助手。5。应用道德考虑和最佳实践来负责AI使用。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
21-Jun-24 1 CRT基础知识学习目标
“心脏生理起搏（CPP），涵盖心脏重新同步治疗（CRT）和传导系统起搏（CSP）已成为一种起搏疗法策略，可能会缓解或阻止患有心脏衰竭的患者（HF）患有心脏衰竭（HF）患者的心脏衰竭或室性疾病诱导的心脏疾病诱导的心脏疾病。本临床实践指南旨在为患有起搏器适应症或HF的患者，患者选择，治疗前评估和准备，植入程序管理，随访评估和优化CPP反应以及在儿科种群中使用的患者，为HF治疗和CPP提供指导。”
对帕金森氏症的深脑刺激的基础知识...
流行病学调查表明，与年龄相关的痴呆和认知障碍的发生率正在增加，这对社会，家庭和医疗保健系统来说是一个沉重的负担，从而使越来越多的人口衰老的认知功能保持了主要的挑战。运动对大脑健康是有益的，而FDNC5/Irisin（一种新的运动肌动物）被认为是认知功能的一种有益的介体，并且在骨骼肌和大脑之间的串扰中起着重要作用。本综述对FDNC5/Irisin在痴呆症和认知障碍相关疾病中FDNC5/IRISIN的基本和临床研究的最新进展进行了批判性评估。此外，我们对FDNC5/IRISIN在减轻这些疾病的治疗有效性方面介绍了一种新颖的观点。
OPM 介绍：政府为政府制定的人工智能基础知识
• 管理和预算办公室 (OMB) 备忘录：“推进机构使用人工智能的治理、创新和风险管理” (M-24-10) • 促进人工智能创新，同时防范风险，强调协作、透明度和问责制在联邦人工智能采用中的重要性，具体方式如下：
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词